gpt-oss をローカルで動かすには？バージョン別の必要VRAM
gpt-oss には現在ローカルで動かせるバージョンが 3 個あります。最小の gpt-oss 20B は 4-bit 量子化で VRAM 13GB が必要です。最大の gpt-oss 120B は MoE モデルで、MoE オフロードを使う場合は VRAM 4GB と RAM 約 62GB が必要です。最も安く動かせるデバイスは Tesla V100 16GB で、約 ¥116,627 です。
| バージョン | 公開日 | コンテキスト | ライセンス | ||
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss Safeguard 20BMoE | 2025年10月29日 | 20.9B | 3.6B | 128K | Apache-2.0 |
| gpt-oss 120BMoE | 2025年8月5日 | 116.8B | 5.1B | 128K | Apache-2.0 |
| gpt-oss 20BMoE | 2025年8月5日 | 20.9B | 3.6B | 128K | Apache-2.0 |
gpt-oss について
gpt-oss は OpenAI のオープンウェイト言語モデルシリーズです。OpenAI は 2015 年に米国サンフランシスコで設立され、GPT シリーズと ChatGPT を生み出しました。2025 年 8 月 5 日に公開された gpt-oss は、同社が 2019 年の GPT-2 以来初めて言語モデルの重みを公開したもので、自前の環境に導入でき、推論やエージェントのタスクに向けたオープンモデルという位置づけです。ATOM Report の 2026 年 5 月までの集計によると、gpt-oss 20B は Hugging Face の 10B〜50B パラメータ帯で最もダウンロードされたモデルです。
最初の 2 モデルは gpt-oss 120B（117B パラメータ、1 トークンごとに使うのは 5.1B）と gpt-oss 20B（21B パラメータ、1 トークンごとに使うのは 3.6B）で、どちらも MoE です。アテンション層は、直近の 128 トークンだけを見る層と全体を見る層が交互に並び、コンテキストは 128K です。エキスパートの重みは、事後学習の段階ですでに 4-bit の MXFP4 形式になっています。どちらも推論モデルで、推論の強度を低・中・高の 3 段階から選べ、OpenAI の harmony 会話形式と組み合わせて使う必要があります。2025 年 10 月には、OpenAI が ROOST などの団体と共同で、gpt-oss をファインチューニングしたコンテンツモデレーション用モデル gpt-oss Safeguard（120B、20B）を公開しました。シリーズ全体が Apache 2.0 ライセンスで、商用利用できます。
- 提供元OpenAI
- 収録バージョン数3
- パラメータ数20.9B – 116.8B
- 最新バージョンgpt-oss Safeguard 20B
- ライセンス
- Apache-2.0
- Hugging Face の組織
- openai
gpt-oss 各モデルの 2-bit 量子化での必要 VRAM は？
2-bit は Q2 とも呼ばれ、よく使われる GGUF ファイルには Q2_K や UD-Q2_K_XL があります。サイズが最も小さい一方で品質の低下も最も大きく、VRAM が厳しいときにまずモデルを動かすのに向いています。下の表は各行が gpt-oss の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q2 で動かすときに必要な合計 VRAM（重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド 1.1GB）です。
| バージョン | 重みサイズGB | 32K コンテキストGB | 128K コンテキストGB | 256K コンテキストGB | 1M コンテキストGB |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss Safeguard 20B20.9B（有効 3.6B） | 8.3推定 | 10.2 | 12.6 | — | — |
| gpt-oss 120B116.8B（有効 5.1B） | 46.6推定 | 48.9 | 52.5 | — | — |
| gpt-oss 20B20.9B（有効 3.6B） | 8.3推定 | 10.2 | 12.6 | — | — |
gpt-oss 各モデルの 4-bit 量子化での必要 VRAM は？
4-bit は Q4 とも呼ばれ、最もよく使われる Q4_K_M ファイルにあたります。サイズと品質のバランスがよく、ローカル実行の標準的な選択肢です。下の表は各行が gpt-oss の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q4 で動かすときに必要な合計 VRAM です。
| バージョン | 重みサイズGB | 32K コンテキストGB | 128K コンテキストGB | 256K コンテキストGB | 1M コンテキストGB |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss Safeguard 20B20.9B（有効 3.6B） | 11.6GGUF | 13.5 | 15.9 | — | — |
| gpt-oss 120B116.8B（有効 5.1B） | 62.8GGUF | 65.1 | 68.7 | — | — |
| gpt-oss 20B20.9B（有効 3.6B） | 11.6GGUF | 13.5 | 15.9 | — | — |
gpt-oss 各モデルの 8-bit 量子化での必要 VRAM は？
8-bit は Q8 とも呼ばれ、Q8_0 ファイルにあたります。品質は元のモデルに最も近く、サイズも最大です。下の表は各行が gpt-oss の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q8 で動かすときに必要な合計 VRAM です。
| バージョン | 重みサイズGB | 32K コンテキストGB | 128K コンテキストGB | 256K コンテキストGB | 1M コンテキストGB |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-oss Safeguard 20B20.9B（有効 3.6B） | 12.1GGUF | 14 | 16.4 | — | — |
| gpt-oss 120B116.8B（有効 5.1B） | 63.4GGUF | 65.7 | 69.3 | — | — |
| gpt-oss 20B20.9B（有効 3.6B） | 12.1GGUF | 14 | 16.4 | — | — |
よくある質問
gpt-oss はオープンソースですか？無料で商用利用できますか？
できます。gpt-oss 20B、gpt-oss 120B、gpt-oss Safeguard 20B はいずれも Apache 2.0 ライセンスで、商用利用・ファインチューニング・再配布ができます。条件は、ライセンス文を添付し、著作権表示を残し、変更したファイルにはその旨を明記することです。各リポジトリにはごく短い利用ポリシーも付いていますが、求めているのは適用法令を守ることだけで、月間アクティブユーザー数の上限も、個別の禁止用途リストもありません。Safeguard は gpt-oss をベースにしたコンテンツモデレーション用のモデルで、ライセンスは gpt-oss と同じです。
gpt-oss は Ollama で動かせますか？
動かせます。gpt-oss のタグは gpt-oss:20b と gpt-oss:120b で、OpenAI と Ollama が共同で公開したものです。Safeguard は別のライブラリにあり、タグは gpt-oss-safeguard:20b です。ほかに、本サイトでは扱っていない gpt-oss-safeguard:120b もあります。-cloud の付いた gpt-oss:20b-cloud と gpt-oss:120b-cloud は Ollama のサーバーで動くもので、ローカル実行ではありません。
